Una plataforma de diagnóstico impulsada por algoritmos avanzados de aprendizaje profundo, utilizando aprendizaje activo por refuerzo para acelerar el entrenamiento y minimizar el esfuerzo de transferencia de conocimientos de los médicos humanos. Actualmente estamos activos en oftalmología, cardiología y radiología.
PROBLEMA
01
NCDs
Las enfermedades no transmisibles (ENT) son la principal causa de muerte y discapacidad en todo el mundo (60%). Entre las ENT, las enfermedades cardiovasculares, oculares y respiratorias representan el 60% de las muertes y el 53% del gasto total en atención médica.
02
AI
El diagnóstico completamente supervisado por inteligencia artificial sufre de varias limitaciones, como la necesidad de entrenarse con enormes cantidades de datos etiquetados y sus dificultades para manejar entradas que son ruidosas, incompletas o simplemente diferentes al conjunto de datos original.
03
BARRERA
En una situación de presupuestos reducidos donde el 97% de los recursos se destinan al tratamiento agudo y no a la prevención, la adopción de nuevas tecnologías se ve obstaculizada por una barrera de costos, tanto en la UE como en los países menos desarrollados. La inteligencia artificial puede abordar este problema al apoyar a los médicos en la detección temprana de enfermedades.
SOLUCIÓN
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NUESTRA HISTORIA
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NUESTRA VISIÓN
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TECNOLOGÍA
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SOLUCIÓN
Una plataforma de inteligencia artificial de aprendizaje semi-supervisado capaz de aprender a partir de conjuntos de datos etiquetados pequeños, aumentando su dimensión y prediciendo posibles variaciones o ruido que podrían encontrarse en el futuro, para hacer el diagnóstico robusto en entornos del mundo real.
Oftalmología
El software que hemos probado clínicamente es capaz de segmentar escaneos de retina OCT para resaltar signos diagnósticos y capas retinianas para el Edema Macular Diabético. El software tiene marca CE* y revolucionará la práctica clínica ordinaria. El desarrollo futuro implicará otras enfermedades oculares.
Radiología
El software que hemos desarrollado es capaz de estimar la probabilidad de la presencia de anomalías, como tumores benignos y malignos, en escáneres de mamografía. La detección se realiza mediante el análisis de las imágenes con nuestras técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, desarrolladas mediante características de aprendizaje activo y aprendizaje semi-supervisado.
Arritmias y Emociones
Desarrollamos un software capaz de estimar la probabilidad de la presencia de varias condiciones cardíacas como la fibrilación auricular, el flutter auricular, otras arritmias, la hipertensión y la variabilidad anormal de la frecuencia cardíaca. La detección se realiza mediante el análisis de la traza PPG creada por un video selfie (rPPG) del usuario mirando la cámara del teléfono inteligente. La plataforma también puede detectar anomalías en la frecuencia respiratoria y estados emocionales para medir de forma remota el bienestar del paciente.
Aprendizaje Activo
Nuestra plataforma es capaz de seleccionar, de un conjunto de datos clínicos, solo las muestras más informativas, para presentarlas a los médicos humanos de manera iterativa y obtener su retroalimentación. De esta manera, se minimiza el esfuerzo de transferencia de conocimientos de los médicos y el entrenamiento de la IA puede avanzar más rápido, ahorrando hasta un 90% de tiempo y costos.
* Ophthal es un dispositivo médico con marca CE según la regulación europea (UE) 2017/745, certificado Nº ITH24059691, fecha de emisión 27/11/2023
CÓMO FUNCIONA
La plataforma de Aprendizaje Activo detecta las muestras más informativas de un conjunto de datos clínicos y las envía a los médicos para su etiquetado. Luego, la plataforma de aprendizaje semi-supervisado propaga las etiquetas desde conjuntos de datos de imágenes pequeñas y etiquetadas manualmente a todas las que no tienen etiquetas, para que la inteligencia artificial de diagnóstico pueda entrenarse para identificar condiciones sin necesidad de un etiquetado humano costoso y que consume mucho tiempo.
Supervisor Científico Ophthal
Prof. Edoardo Midena, MD, FARVO
Profesor de Oftalmología y Ciencias Visuales
Departamento de Neurociencia - Oftalmología
Universidad de Padova
Padova, Italia
This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 876145.